Expérimentation du principe de délégation GPU pour la simulation multiagent : Les boids de Reynolds comme cas d'étude

Emmanuel Hermellin 1 Fabien Michel 1
1 SMILE - Système Multi-agent, Interaction, Langage, Evolution
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : L'utilisation du GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) pour la simulation multiagent permet d'améliorer les performances des modèles et lève ainsi une partie des contraintes liées au passage à l'échelle. Cependant, adapter un modèle pour qu'il utilise le GPU est une tâche complexe car le GPGPU repose sur une programmation ex-trêmement spécifique et contraignante. C'est dans ce contexte que la délégation GPU des perceptions agents a été proposée. L'idée derrière ce principe est d'identifier dans le modèle des calculs qui peuvent être transformés en dynamiques environnementales afin d'être calculés par des modules GPU. Il a été appliqué sur un cas d'étude et a montré de bons résultats en termes de performances et de conception. Dans cet article, nous proposons de mettre à l'épreuve la faisabilité et la généricité de cette approche en appliquant le principe de délégation GPU sur un modèle agent classique : les boids de Reynolds. Nous montrons que le principe de déléga-tion offre des résultats intéressants au niveau des performances mais aussi d'un point de vue conceptuel (généricité, accessibilité, etc.).
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2016, 30 (1-2), pp.109-132. 〈10.3166/RIA.30.109-132〉
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Contributeur : Emmanuel Hermellin <>
Soumis le : lundi 13 juin 2016 - 14:19:10
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:17

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Emmanuel Hermellin, Fabien Michel. Expérimentation du principe de délégation GPU pour la simulation multiagent : Les boids de Reynolds comme cas d'étude. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2016, 30 (1-2), pp.109-132. 〈10.3166/RIA.30.109-132〉. 〈lirmm-01331086〉

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